目前最全的中文情感词典，包括以下内容： 褒贬词及其近义词 ,汉语情感词极值表, 清华大学李军中文褒贬义词典, 情感词典及其分类, 情感词汇本体, 台湾大学NTUSD简体中文情感词典, 知网Hownet情感词典。

两个没有ML知识的家伙开始创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 ：D 如何使用： 将情感分析数据集提取到“ full_data”（或任何您想要的数据） 运行“ python3 split_data.py full_data 1000”，将训练数据分成随机的1000条不良tweets和1000条良好tweets。 运行'python3 ffn_twitter.py'。 当前，您必须对文件名进行硬编码。

中文情感分析数据 哈工大分词模型

维达情绪分析（NLP），PHP，法语 这是VADER（价识别字典和情感推理器）PHP法语版本。 请访问< >以查看原始版本。 VADER是一种基于词典和规则的情感分析工具，专门针对社交媒体中表达的情感进行调整。 工作很好！ 示例代码： require_once "vadersentiment.php"; $textToTest = "La jolie Galline est belle, belle, BELLE !"; $sentimenter = new new SentimentIntensityAnalyzer(); $result = $sentimenter->getSentiment($textToTest); print_r($result); 示例代码的输出 ['neg'=> 0.0, 'neu'=> 0.254, 'pos'=> 0.746, 'compound'

使用keras-bert实现 谭松波 酒店评论 文本分类（情感分析）-附件资源

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844

内含SnowNLP中文情感分析+可视化分析源代码及旅游评论的positive、negative训练文本，方便有相关需求的小伙伴

基于BERT的德语社交媒体文本情感分析，李澜，叶勇超，德语语法复杂,语序多变,造成其社交媒体文本情感分析难度较大,相关研究较少。为解决以上研究难点,本文分析了德语及其社交媒体文本��

1.包含敏感词库表统计 4038条，带分类，excel格式 2.中文褒、贬义词典 txt格式

电商产品评论数据情感分析Python源码.rar 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。概念描述算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。